
Métodos Cuantitativos para la Toma de Decisiones
Código: 108243Créditos: 6
| Titulación | Tipo | Curso |
|---|---|---|
| Gestión Aeronáutica | OP | 4 |
Profesor/a de contacto
- Nombre :
- Juan José Ramos Gonzalez
- Correo electrónico :
- juanjose.ramos@uab.cat
Equipo docente
- Zhiqiang Liu
Idiomas de los grupos
Puede consultar esta información al final del documento.
Prerrequisitos
Se recomienda cursar esta asignatura una vez alcanzadas las competencias de las siguientes materias:
- Optimización y simulación de sistemas. Asignaturas: Optimización; Modelización y simulación de sistemas.
- Informática. Asignatura: Informática Avanzada.
Objetivos
El modelado y simulación o la investigación de operaciones establecen métodos cuantitativos avanzados que pueden ser aplicados como herramienta de apoyo en los procesos de la toma de decisiones para diseñar y mejorar los procesos logísticos. La asignatura tiene como objetivo principal profundizar en algunos de estos métodos cuantitativos que permiten ayudar a mejorar los procesos toma de decisión en el contexto de la gestión de operaciones en el transporte aéreo. Por ejemplo, las aerolíneas utilizan las técnicas de investigación operativa desde los años 50 en la planificación y gestión de sus operaciones. Con la base de la programación matemática, se introducirá el uso de la Programación con Restricciones (CLP) para modelar y solucionar problemas de toma de decisiones o de optimización. Se darán las pautas para utilizar CLP para modelar diferentes tipos de problemas con los siguientes objetivos:
- Caracterizar los recursos disponibles y la demanda esperada
- Identificar adecuadamente las variables de decisión y sus dominios
- Formular las restricciones del problema
- Identificar y programar el método de solución de problemas de factibilidad y de optimización
Resultados de aprendizaje
- CM17 (Elaborar dictámenes o informes basados en modelos de optimización, simulación y técnicas cuantitativas para los procesos de toma de decisiones, sistematizando, documentando y reflejando el proceso y los mecanismos utilizados.) Elaborar dictámenes o informes basados en modelos de optimización, simulación y técnicas cuantitativas para los procesos de toma de decisiones, sistematizando, documentando y reflejando el proceso y los mecanismos utilizados.
- CM18 (Proponer decisiones basadas en datos y herramientas de análisis disponibles y contrastadas en el contexto de la industria aeronáutica que se ajusten a marcos normativos y éticos, y a los objetivos de la organización. (CT04)) Proponer decisiones basadas en datos y herramientas de análisis disponibles y contrastadas en el contexto de la industria aeronáutica que se ajusten a marcos normativos y éticos, y a los objetivos de la organización. (CT04)
- CM19 (Comunicar resultados de análisis de datos de manera clara y efectiva a audiencias técnicas y no técnicas.) Comunicar resultados de análisis de datos de manera clara y efectiva a audiencias técnicas y no técnicas.
- KM36 (Identificar los principales métodos y técnicas cuantitativas de apoyo a la toma de decisiones en la gestión aeronáutica.) Identificar los principales métodos y técnicas cuantitativas de apoyo a la toma de decisiones en la gestión aeronáutica.
- SM27 (Aplicar mecanismos adecuados para identificar y resolver problemas de decisión en sistemas logísticos y de gestión del sector aeronáutico, utilizando métodos cualitativos y cuantitativos para analizar alternativas de solución, evaluar su viabilidad, seleccionar la mejor opción, y optimizar las decisiones a través del análisis estratégico y metodologías analíticas. (ST10)) Aplicar mecanismos adecuados para identificar y resolver problemas de decisión en sistemas logísticos y de gestión del sector aeronáutico, utilizando métodos cualitativos y cuantitativos para analizar alternativas de solución, evaluar su viabilidad, seleccionar la mejor opción, y optimizar las decisiones a través del análisis estratégico y metodologías analíticas. (ST10)
Contenidos
Teoria y Problemas
MQL.T.1. Introducción a la toma de decisiones:
- DM en LSCM:
- Modelado SCM
- Planificación Avanzada
- Métodos cuantitativos
- Planificación y programación
- Predicción
MQL.P.1. Ejemplos:
- Previsión de la demanda
- Mezcla de producción
MQL.T.2. Planificación y programación. Métodos de optimización:
- Programación lineal y entera
- Programación de restricciones
- Métodos de IA
MQL.P.2. Introducción a los ejercicios de modelización de problemas de optimización
MQL.T.3. Planificación de la producción:
- Actividades y Objetivos de Planificación
- Planificación dela producción
- Modelado de las restricciones
MQL.P.3. Modelos de planificación de la producción. Ejercicios de modelización de problemas de optimización.
MQL.T.4. Programación de la producción:
- Restricciones avanzadas
- Programación de actividades y objetivos
MQL.P.4. Modelos de programación de la producción. Modelado de problemas optimización
MQL.T.5. Planificación de operaciones de transporte:
- Redes de suministro y transporte
- Operaciones de líneas aéreas
- Modelos de asignación de flota
- Enrutamiento de aeronaves
MQL.P.5. Ejemplos de problemas de optimización en el transporte aéreo
Prácticas
MQL.L.1. Introducción a OPL:
- Instalación S / W
- Visión general del IDE
MQL.L.2. OPL models:
- Mathematical programming
- Constraint programming
MQL.L.3. Planificación y programación de la producción
MQL.L.4. Modelos de redes de transporte
MQL.L.5. Operaciones en Aerolíneas
Actividades formativas y Metodología
| Título | Horas | ECTS | Resultados de aprendizaje |
|---|---|---|---|
| Clases de teoría | 18 | 0,72 | |
| Sesiones de problemes prácticos | 12 | 0,48 | |
| Estudio personal | 30 | 1,2 | |
| Sesiones prácticas de aula | 10 | 0,4 | |
| Desarrollo del trabajo de prácticas | 48 | 1,92 | |
| Preparación prácticas de aula | 20 | 0,8 | |
| Sesiones de seguimiento del trabajo de prácticas | 8 | 0,32 |
El planteamiento metodológico general de la asignatura está basado en el principio de la multivariedad de estrategias, por lo que se pretende facilitar la participación activa y la construcción del proceso de aprendizaje por parte del alumno. En este sentido, se plantearán sesiones magistrales en grupo completo, y actividades prácticas y de seguimiento del trabajo del estudiante, en grupo reducido.
La docencia será presencial.
Concretamente, las actividades formativas incluidas en esta asignatura son las siguientes:
- Clases de teoría: Exposición y discusión de los conceptos fundamentales de la asignatura (grupo completo).
- Sesiones de problemas prácticos: Resolución y discusión de ejercicios que permitan consolidar los conceptos teóricos de la asignatura (grupo completo).
- Sesiones prácticas de aula. Básicamente, se realizarán sesiones de introducción a:
- Entorno de programación matemática OPL.
- Librería de Constraint Programming con ILOG CP.
Estas actividades se realizarán en grupo reducido. Se recomienda asistir a todas las sesiones prácticas para estar en condiciones de aprobar el examen de validación de la parte práctica.
Uso de IA
En esta asignatura se reconoce el uso creciente de la inteligencia artificial generativa como herramienta de soporte, y por tanto se admite su uso de forma limitada. A todos los efectos, sólo se aceptará el uso de estas herramientas para mejorar aspectos formales de trabajos, como la redacción, el estilo, la claridad expositiva, la corrección lingüística o la traducción, y por la obtención de asistencia puntual en aspectos técnicos. No es aceptable utilizar herramientas de inteligencia artificial generativa para generar contenidos de trabajos sometidos a evaluación, tales como planteamientos metodológicos, diseños, realización de experimentos, análisis o interpretación de resultados, elaboración de ideas, o formulación de conclusiones. Estas tareas deben ser realizadas íntegramente por el estudiante, puesto que constituyen la parte esencial del trabajo intelectual y creativo requerido para superar la asignatura. Los estudiantes tendrán que indicar de manera explícita, en cada uno de los entregables, si se han utilizado herramientas de inteligencia artificial generativa, especificando cuáles se han empleado, para qué y en qué grado. Un uso irresponsable, excesivo o innecesario de estas herramientas puede tener un impacto negativo en la nota final de la asignatura. La detección de un uso no declarado o inadecuado de estas herramientas puede comportar el suspenso de la asignatura.
Evaluación
Actividades de evaluación continuada
| Título | Peso | Horas | ECTS | Resultados de aprendizaje |
|---|---|---|---|---|
| Entrega de prácticas | 40% | 0 | 0 | CM17, CM18, CM19, KM36, SM27 |
| Examen parte teoría | 40% | 2 | 0,08 | CM18, KM36, SM27 |
| Examen validación parte práctica | 20% | 2 | 0,08 | KM36, SM27 |
Esta asignatura no contempla la posibilidad de evaluación única
a) Proceso y actividades de evaluación programadas
La evaluación consta de las siguientes actividades:
- Entrega de ejercicios prácticos (40%). Conjunto de prácticas individuales que se entregan en las fechas fijadas.
- Examen validación parte práctica (20%). Tiene como propósito validar si el/la estudiante ha adquirido el conocimiento del uso de las herramientas de optimización introducidas en la asignatura.
- Examen parte teoría (40%). Examen parte teórica del curso.
Hay que tener en cuenta que la entrega de prácticas es no recuperable, por tanto suspenderla con una nota inferior a 4 sobre 10, supone no poder aprobar la asignatura. Una práctica no entregada en la fecha establecida no será evaluable (salvo causa debidamente justificada, en cuyo caso la puntuación máxima será de 5). Para poder ser evaluado, se deberán entregar todas las prácticas.
b) Programación de actividades de evaluación
La calendarización de las actividades de evaluación se publicará en el campus virtual durante los primeros días de la asignatura. En la web de la Escuela de Ingeniería, en el apartado de exámenes, se hará pública la fecha para la recuperación descrita en el apartado c).
c) Proceso de recuperación
De acuerdo con la Normativa Académica de la UAB para poder participar en la recuperación del estudiante debe haber sido previamente evaluado en un conjunto de actividades el peso de las que equivalga a un mínimo de dos terceras partes de la calificación total de la asignatura o módulo.
Las prácticas no son recuperables y deberán presentarse en los plazos especificados.
d) Procedimiento de revisión de las calificaciones
Para cada actividad de evaluación, se indicará un lugar, fecha y hora en la que el estudiante podrá revisar la actividad con el profesor. En este contexto, se podrán hacer reclamaciones sobre la nota de la actividad, que serán evaluadas por el profesorado responsable de la asignatura. Si el estudiante no se presenta en esta revisión, no se revisará posteriormente esta actividad.
e) Calificaciones
La calificación final se calcula de la siguiente forma:
NOTA FINAL = CE1 x 0,4 + CE2 x 0,2 + CE3 x 0,4
CE1: Nota de las prácticas. Cada práctica promedia con el mismo peso en el cálculo de CE1. La calificación C1 tiene que ser mayor o igual a 4
CE2: Examen validación parte práctica. La calificación C2 tiene que ser mayor o igual a 5
CE3: Examen parte teoría. La calificación C3 tiene que ser mayor o igual a 4
Si alguno de los componentes de la evaluación CE1 o CE3 tiene un valor inferior a 4 o CE2 inferior a 4, la calificación final será Suspenso con un 4 independientemente del resultado numérico de aplicar la fórmula
Matrículas de honor. Otorgar una calificación de matrícula de honor es decisión del profesorado responsable de la asignatura. La normativa de la UAB indica que las MH nom.es se podrán conceder a estudiantes que hayan obtenido una calificación final igual o superior a 9.00. Se puede otorgar hasta un 5% de MH del total de estudiantes matriculados.
La calificación de No Evaluable (No Presentado) se obtendrá únicamente si no se entreganingún elemento evaluable.
f) Irregularidades por parte del estudiante, copia y plagio
Sin perjuicio de otras medidas disciplinarias que se estimen oportunas, y de acuerdo con la normativa académica vigente, se calificarán con un cero las irregularidades cometidas por el estudiante que puedan conducir a una variación de la calificación de un acto de evaluación. Por lo tanto, copiar o dejar copiar una práctica o cualquier otra actividad de evaluación implicará suspender con un cero, y si es necesario superarla para aprobar, toda la asignatura quedará suspendida. No seránrecuperables las actividades de evaluación calificada de esta forma y por este procedimiento, y por lo tanto la asignatura será suspendida directamente sin oportunidad de recuperarla en el mismo curso académico.
g) Evaluación de los estudiantes repetidores
Los alumnos repetidores harán las mismas actividades de evaluación
Bibliografía
- Hartmurt Stadlert and Cristoph Kilger (Eds.) Supply Chain Management and Advanced Planning. Third Edition. Springer, 2005. (Electronic version available at the university library) https://bibcercador.uab.cat/permalink/34CSUC_UAB/1eqfv2p/alma991010559602806709
- Ioannis T. Christou. Quantitative Methods in Supply Chain Management. Models and Algorithms. Springer, 2012. (Electronic version available at the university library) https://bibcercador.uab.cat/permalink/34CSUC_UAB/1eqfv2p/alma991010405513506709
- H. Paul Williams. Model Building in Mathematical Programming. Wiley. 2013 (5th edition).https://bibcercador.uab.cat/permalink/34CSUC_UAB/1c3utr0/cdi_askewsholts_vlebooks_9781118506189
- Kim Marriott and Peyer J. Stuckey. Programming with Constraints. An introduction. MIT Press.
- Massoud Bazargan. Airline Operations and Scheduling. Ashgate. https://ebookcentral-proquest-com.are.uab.cat/lib/uab/detail.action?docID=5208383
- Norman Ashford et Al. Airport Operations. McGraw-Hill
Further readings
- Joseph Geunes, Panos M. Pardalos and H. Edwin Romeijn (Eds.) Supply Chain Management: Models, Applications, and Research Directions. Kluwer Academic Publishers, 2002. (Electronic version available at the university library) https://bibcercador.uab.cat/permalink/34CSUC_UAB/1eqfv2p/alma991010403666106709
- F. Robert Jacobs, William L. Berry, D. Clay Waybark and Thomas E. Vollmann. Manufacturing Planning and Control for Supply Chain Management. McGraw-Hill, 2011 (6th edition)
- F. Robert Jacobs and Richard B. Chase. Operations and Supply Chain management. McGraw-Hill Irwing, 2011 (13 th edition)
Software
Software específico
Durante el curso utilizaremos la plaforma de optimización ILOG de IBM que podrñeis instalar en vuestros ordenadores.
Cómo obtener la plataforma ILOG Edición Estudiantes.
Al iniciar el curso vaya a: https://www.ibm.com/products/ilog-cplex-optimization-studio?mhsrc=ibmsearch_a&mhq=ilog
Regístrese en la plataforma con su dirección de correo electrónico @e-campus.uab.cat
Grupos e idiomas de la asignatura
La información proporcionada es provisional hasta el 30 de noviembre. A partir de esta fecha, podrá consultar el idioma de cada grupo a través de este enlace. Para acceder a la información, será necesario introducir el CÓDIGO de la asignatura
| Tipo de docencia | Grupo | Idioma | Semestre | Turno |
|---|---|---|---|---|
| (TE) Teoría | 1 | Catalán/Español | primer cuatrimestre | tarde |
| (PAUL) Prácticas de aula | 1 | Catalán/Español | primer cuatrimestre | tarde |
| (PLAB) Prácticas de laboratorio | 1 | Inglés | primer cuatrimestre | tarde |
| (PLAB) Prácticas de laboratorio | 2 | Inglés | primer cuatrimestre | tarde |